Farah Zakiyah Rahmanti
Latar Belakang
Struktur Dasar Jaringan Syaraf Manusia
Konsep Dasar Permodelan JST
Fungsi Aktivasi JST
Contoh dan Program Jaringan Sederhana
Metode Pelatihan
Supervised Learning
Unsupervised Learning
Hibrida
Kemampuan manusia dalam memproses informasi, mengenal wajah, mengenal tulisan, dsb.
Kemampuan manusia dalam mengidentifikasi wajah dari sudut pandang yang belum pernah dialami sebelumnya.
Bahkan anak-anak dapat melakukan hal tersebut.
Kemampuan melakukan pengenalan meskipun tidak tahu algoritma yang digunakan.
Proses pengenalan melalui penginderaan berpusat pada otak sehingga menarik untuk mengkaji struktur otak manusia.
Dipercayai bahwa kekuatan komputasi otak terletak pada :
Hubungan antar sel-sel syaraf
Hierarchical organization
Firing characteristics
Banyaknya jumlah hubungan
Neuron adalah satuan unit pemroses terkecil pada otak.
Jaringan otak manusia tersusun tidak kurang dari 1013 buah neuron yang masing-masing terhubung oleh sekitar 1015 buah dendrite.
Fungsi dendrite adalah sebagai penyampai sinyal dari neuron tersebut ke neuron yang terhubung dengannya.
Sebagai keluaran, setiap neuron memiliki axon, sedangkan bagian penerima sinyal disebut synapse.
Sebuah neuron memiliki 1.000-10.000 synapse.
Penjelasan lebih rinci tentang hal ini dapat diperoleh pada disiplin ilmu biology molecular.
Secara umum jaringan syaraf terbentuk dari jutaan (bahkan lebih) struktur dasar neuron yang terinterkoneksi dan terintegrasi antara satu dengan yang lain sehingga dapat melaksanakan aktifitas secara teratur dan terus menerus sesuai dengan kebutuhan.
Jaringan Syaraf Tiruan
Model Tiruan Sebuah NEuron
Tiruan neuron dalam struktur JST adalah sebagai elemen pemroses yang berfungsi seperti halnya sebuah neuron.
Sejumlah sinyal masukan x dikalikan dengan masing- masing penimbang yang bersesuaian W
Kemudian dilakukan penjumlahan dari seluruh hasil perkalian tersebut dan keluaran yang dihasilkan dilakukan kedalam fungsi pengaktip untuk mendapatkan tingkatan derajat sinyal keluarannya F(x.W)
Walaupun masih jauh dari sempurna, namun kinerja dari tiruan neuron ini identik dengan kinerja dari sel otak yang kita kenal saat ini
Misalkan ada n buah sinyal masukan dan n buah penimbang, fungsi keluaran dari neuron adalah seperti persamaan berikut :
F(x, W) = f( W1X1 + ... + WmXm)
Mengaktifkan JST berarti mengaktifkan setiap neuron yang dipakai pada jaringan tersebut.
Banyak fungsi yang dapat dipakai sebagai pengaktif, seperti fungsi goniometri dan hiperboliknya, unit step, impulse, sigmoid, dll.
Tetapi yang paling lazim digunakan adalah fungsi sigmoid, karena dianggap lebih mendekati kinerja sinyal pada otak.
Stept(x) = 1 if x >= t, else 0
Sign (x) = +1 if x >= 0, else -1
Sigmoid(x) = 1/(1+e-x)
Identity Function
Metode Pelatihan Terbimbing (Supervised Learning) Metode Pelatihan Tidak Terbimbing (Unsupervised Learning) Hibrida
Metode pelatihan yang memasukkan target keluaran dalam data untuk proses pelatihannya.
Single Perseptron
Multi Perseptron
Backpropagation (BP)
Jaringan lapis tunggal perceptron (single layer perceptron) terdiri dari beberapa unit pemroses (neuron), yang terhubung dan mempunyai beberapa masukan serta sebuah atau beberapa keluaran.
Single perceptron sering disebut juga dengan Perceptron.
Perceptron menghitung jumlah nilai perkalian penimbang dan masukan dari parameter permasalahan yang kemudian dibandingkan dengan nilai threshold.
Bila nanti nilai keluaran lebih besar dari threshold maka keluarannya adalah 1, sebaliknya 0.
Sinonim untuk single layer : Feed-Forward Network
Dipelajari pertama kali pada tahun 50-an
Dimana :
xi adalah sinyal masukan
Wji adalah penimbangnya
Bila I > T, maka O = 1, else O = 0
Pelatihan pada perceptron dilakukan dengan merubah nilai penimbangnya sehingga sesuai dengan kebutuhan yang dilakukan dengan membandingkan keluaran dari jaringan dengan targetnya.
tj=target
α = bil konstanta dengan interval 0,1-0,9 yang disebut dengan laju pelatihan (learning rate)
Proses ini dijalankan pada setiap neuron yang ada pada setiap lapisan (layer) dari jaringan sampai penimbang tersebut seesuai dengan yang diinginkan.
Nilai awal penimbang adalah bilangan kecil antara 0-1 yang dibangkitkan secara acak.
Random bobot (W) kemudian dilakukan perhitungan perkalian antara input (I) dan bobot (W).
Output diperoleh dengan melakukan fungsi aktifasi dalam kasus AND dilakukan dengan unit step yaitu bila kurang dari nol output = 0, bila lebih output = 1.
Error diperoleh apabila terjadi perbedaan antara target dengan output jaringan. Jika error tidak sama dengan nol maka bobot (W) diperbaiki.
Arsitektur Jaringan
Description of Parameter :
Input sequence = {0 0,
0 1, 1 0, 1 1}
Target = {0, 0, 0, 1}
Input = {1, X1, X2}
W = {W1, W2, W3}
Langkah-langkah :
Struktur JST yang digunakan adalah 2 lapis yaitu 2-unit masukan kode biner (00-01-10- 11) ditambah 1-bias dan 1-unit keluaran kode biner (0 atau 1).
Inisialisasi penimbang diambil bilangan acak antara -0.15 sampai 0.15 sebanyak 3 penimbang yang menghubungkan antara unit pada lapisan masukan dengan unit pada lapisan keluaran.
Besarnya nilai laju pelatihan ditentukan : 0,1
Fungsi AND Fungsi AND dengan bias
Pada kasus operasi XOR tidak bisa diselesaikan dengan single perceptron tetapi harus dengan multi perceptron.
Pertama kali dirumuskan oleh Werbos dan dipopulerkan oleh Rumelhart dan McClelland untuk dipakai pada JST.
Didesain untuk operasi pada jaringan feed forward multi lapis.
Metode BP ini telah diterapkan di bidang finansial, pengenalan pola tulisan tangan, pengenalan pola suara, sistem kendali, pengolah citra medika, dsb.
Keberhasilan BP sebagai salah satu metode komputasi yang handal.
Jika keluaran memberikan hasil yang salah, maka penimbang (Weight) dikoreksi supaya galatnya dapat diperkecil dan direspon jaringan selanjutnya diharapkan akan lebih mendekati harga yang benar.
BP juga berkemampuan untuk memperbaiki penimbang pada lapisan tersembunyi (hidden layer).
Ketika jaringan diberikan pola masukan sebagai pola pelatihan maka pola tersebut menuju unit-unit pada lapisan tersembunyi untuk diteruskan ke unit-unit lapisan keluaran.
Kemudian unit-unit lapisan keluaran memberikan tanggapan yang disebut sebagai keluaran jaringan.
Saat keluaran jaringan tidak sama dengan keluaran yang diharapkan maka keluaran akan menyebar mundur (backward) pada lapisan tersembunyi diteruskan ke unit pada lapisan masukan.
Oleh karenanya, maka mekanisme pelatihan tersebut dinamakan backpropagation/propagasi balik.
Pelatihan tanpa memerlukan target pada keluarannya.
Proses pelatihan berdasarkan proses transformasi dari bentuk variabel kontinyu menjadi variabel diskrit yang dikenal dengan kuantisasi vektor.
Jaringan yang digunakan untuk proses pelatihan tak terbimbing ini adalah jaringan umpan balik (feedback network).
Kohonen / Self Organizing Map (SOM)
Hopfield
Teknik self-organizing map (SOM) dikenalkan pertama kali oleh teuvo Koonen, merupakan proses unsupervised learning yang mempelajari distribusi himpunan pola-pola tanpa informasi kelas.
Ide dasar teknik ini diilhami dari bagaimana proses otak manusia meyimpan gambar/pola yang telah dikenalinya melalui mata, kemudian mampu mengungkapkan kembali gambar/pola tersebut.
Proses pemetaan terjadi bila sebuah pola berdimensi bebas diproyeksikan dari ruang masukan ke posisi pada array berdimensi satu atau dua.
Metode ekstraksi informasi tersebut dapat dinyatakan sebagai observasi terhadap sebuah pola melalui jendela yang terbentuk oleh lokasi unit-unit luasan pola.
Pola yang dikenali hanya pola tersebut mendapat iluminasi/pencahayaan yang cukup/normal.
Meskipun SOM adalah proses klasifikasi, namun tidak seperti teknik klasifikasi atau pengelompokan yang umum digunakan, yang hanya menyediakan penataan kelas-kelas berdasarkan topologinya. Kemiripan pada pola masukan dipertahankan agar tidak berubah sampai pada keluaran proses.
Topologi untuk mempertahankan pola kemiripan pada proses SOM membuatnya berguna sekali, khususnya pada klasifikasi data yang memiliki jumlah kelas yang besar.
Pada klasifikasi sampel subcitra, sebagai contoh, mungkin ada sejumlah besar kelas yang perubahannya dari satu kelas ke kelas selanjutnya tidak begitu jauh (membuatnya sulit untuk mendefinisikan batas kelas yang jelas).
Pada jaringan saraf tiruan ini lapisan masukan (pertama) terhubung secara penuh dengan lapisan kompetitif (kedua).
Jadi setiap unit masukan terhubung ke semua unit keluaran dan pada hubungan tersebut terdapat nilai penimbang (weight) tertentu.
Metode ini dikembangkan oleh John Hopfield pada tahun 1980. Cara pemahaman paling mudah JST Hopfield bila dinyatakan sebagai sebuah memori asosiatip (associative memory) yang gambaran umumnya adalah sebagai berikut :
Bila ada sebuah JST yang terbentuk dari NxN neuron dimana N adalah jumlah variabel dari obyek yang akan dioptimasi.
Setiap neuron terhubung penuh satu sama lainnya.
JST Hopfield merupakan salah satu metode optimasi untuk pencarian nilai minimum dari kombinasi fungsi obyektif.
Sebagai contoh untuk menjelaskan metode ini secara rinci digambarkan/dianalogikan sebagai suatu problema penyelesaian permasalahan rute perjalanan salesman/pramuniaga.
Permasalahan ini dituntut untuk menentukan rute/jalur terpendek yang bisa ditempuh oleh seorang sales dengan beberapa ketentuan :
Semakin tinggi tingkat ketidaklinieran suatu sistem, sering kali sulit diselesaikan dengan supervised and unsupervised learning.
Untuk mengatasi problema tersebut, periset mencoba menggabungkannya dan diperoleh hasil lebih baik.
RBFN (Radial Basis Function Network)
Neuron-neuron keluarannya adalah hasil kombinasi linier fungsi basis neuron-neuron pada lapisan tersembunyi.
Sebagai fungsi basis yang umum digunakan adalah Gaussian.
Perbedaan utama antara jaringan multi lapis perceptron (MLP) dengan jaringan berbasis fungsi radial yaitu penggunaan gaussian pada lapisan tersembunyi jaringan RBF, sedangkan jaringan MLP menggunakan fungsi sigmoid.
Pada prinsipnya RBF adalah emulasi sifat jaringan biologi yang umumnya sel/neuron yang paling aktif adalah sel/neuron yang paling sensitif menerima rangsangan sinyal masukan.
Sehingga orientasi sensitivitas respon tersebut hanya terhadap beberapa daerah (local response) dalam wilayah masukan.
JST dengan lapisan tersembunyi tunggal, pada dasarnya lapisan tersebut berisi neuron-neuron
(unit-unit) yang sensitif atau aktif secara lokal.
Sedangkan keluarannya terdiri dari unit-unit linier.
T. Sutojo, Edy Mulyanto, Vincent Suhartono,
“Kecerdasan Buatan”, Penerbit Andi, 2011.
Entin Martiana, Tessy Badriyah, Riyanto Sigit,
“Modul Ajar Kecerdasan Buatan”, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya (ITS), 2005
